一．背景及问题
随着高校信息化的不断发展，“数字化校园”向“智慧校园”转型的大背景下，传统的业务系统建设及数据仓库模式已经无法满足高校对教育大数据的深层次挖掘需求。原有模式下的高校业务系统通常由各业务部门独立分散建设，缺乏统一的规划和数据标准，导致所积累的大量业务数据存在碎片化、数据打架、 不规范、无法共享等弊端，具体表现为：
·数据建设缺乏整体性和体系化规划
业务系统繁多且相互独立，基础数据分布杂乱、数据逻辑散乱割裂；业务需求和业务发展烟囱林立，逐步形成众多的数据孤岛、系统孤岛和业务孤岛。
·数据标准不统一、数据质量参差
数据属性和规格不一，数据呈现形式脏乱差，不具备高质量的数据价值。
·数据溯源困难，职责边界模糊
业务发展过程中经常出现一套数据多处源头的情况，数据职责边界模糊、使用标准混乱，导致最终数据结论不具备整体业务参考价值。
·数据交换呈多维网状不利数据管理和共享
业务数据种类庞杂，管理接口错综无序，共享数据基数小无法支持广泛的业务需求；现有模式下的技术基础和工作工具无法支持用户自助完成数据分析和使用。
·数据更新不及时，数据记录不准确
数据新增、变更的记录滞后和缺失，造成历史数据无法更新归档，不具备分析和应用价值。
二．解决方案
基于以上现实，高校迫切需要建立和完善数据治理体系，通过全面提升数据质量、透析数据变化，助力高等教育发展过程中的智能决策。
应对高校业务发展数据治理和管理难点，时汇信息联合上海新炬推出了“高校数据治理产品解决方案”，以“企业级产品+本地化服务”的方式重点突破和实现智慧校园数据治理的统一规划建设，进一步推进数据全域管理和治理，全面支持高校业务开展。
高校数据治理产品业务架构图
高校数据治理产品平台包含以下业务模块：
01.元数据管理
统一管理高校全面元数据信息，贯穿数据全生命周期，建设数据目录、血缘分析和划分主数据等，全面掌控高校数据信息，了解数据的来龙去脉。
●支持主流数据源自动化全量、增量采集能力
●支持可视化全链路分析能力，上下游数据关系一目了然
●支持绑定数据标准，联动数据建模工具，实现规范化建模
●支持绑定质量规则，联动数据集成工具，实现自动化数据清洗
02.数据标准管理
从全校的维度对数据进行统一定义，增强各部门对业务统一理解，通过数据标准体系的建设，可以解决多种数据源标准不统一、数据分散、共享困难、数据质量差等问题，建立统一度量、统一标尺，让数据有据可依。
●支持数据标准全生命周期维护能力
●支持数据标准自动同步到数仓
●支持图形化展示标准与元数据和共享的映射关系，有助于数仓模型分析
03.数据质量管理
于数据问题的事前、事中、事后阶段，提供全面的高校数据质量状况评估能力。支持跨部门、跨系统的数据质量问题集中监控和管理，支持数据的质量检核、质量问题发现和分析，监控数据质量改进过程。帮助高校持续改善和提高数据质量，提升产出数据的价值。
●支持从完整性、唯一性、有效性、一致性等多维度进行质量评分
●支持从标准引入快速生成质量规则，节省人工配置工作量
●支持图形化展示质量规则使用情况，快速定位质量问题
●支持将质量问题推送至治理管控，流程化跟踪并整改
04.流程管控
协助各高校把线下的规章制度转化为线上实现，从数据责权定义、规范流程、绩效考核等多维度保障数据问题的解决。以问题数据为切入点，注重问题的分析、解决、跟踪、持续优化、知识积累，形成数据质量持续提升的闭环。通过流程管控平台来保障制度的闭环执行。
●内置成熟的流程引擎，动态推送责任人
●支持部门绩效评估，全面监督治理工作落地
05.数据集成平台
全面采集高校业务数据，并且根据数据类型进行分类管理，支持传统数据库、线下数据、半结构化和非结构化采集，消除数据孤岛，释放数据价值，支持对日志类数据快速提炼，实现全面数据分析。
●支持可视化数据开发，简单拖拉拽即可设计出复杂的ETL流程
●支持可视化运维和监控，方便快速定位问题，排查故障
●打通数据质量，生成清洗规则自动化执行，保障数仓高质量数据
06.数据共享平台
通过数据共享平台，打破学校信息壁垒和信息孤岛，实现统一高效、互联互通、安全可靠的数据共享集市。
●支持数据导航，帮助用户了解有什么数据，以及数据在什么地方
●支持自助式交互，快速轻松地获取需要的数据
●支持全方位数据访问分析，分析数据流向、数据热点等，助力数据分析质量提升
●支持可视化运维和监控，方便快速定位问题，排查故障
07.数据填报平台
伴随学校智慧校园建设快速推进，学校填报各项填报任务越发复杂，暴露出较多问题：填报内容多，信息反复填写，不同业务数据口径不同，审核汇总分析效率低下，填报进展难以管理，手工填报错误影响业务。通过数据填报平台，替代原始线下设计和填报的工作，减少重复填报、简化办事流程。
●支持在线制作表格模板
●支持数据自动填充
●支持一键填报、审批、汇总
三．方案价值及意义
时汇高校数据治理产品，一站式全域数据治理服务，实现数据平台化，资产化，服务化三大目标，实现“两个全面五个统一”全面数据价值提升。
三大目标
·数据平台化
实现高校统一数据采集、开发、汇聚、计算、打通，实现数据价值的深度挖掘，实现一切数据业务化。
·数据资产化
校级数据资产化管理，实现业务人员数据资产的追踪和监控，提升数据质量，为校级数据分析和应用提供更快速、透明和高质量的数据。
·数据服务化
数据通过统一和复用的数据服务向高校及第三方开放，让数据服务于业务并支撑更为敏捷的业务前台，实现高校内外数据资产互联互通。
两个全面
·全域采集
全面采集高校各业务数据，并且根据数据类型进行分类管理，支持传统数据库，线下数据，半结构化和非结构化采集，支持对日志类数据快速提炼，实现全面数据分析。
·全面改造
通过建设高校数据中心，以业务驱动建设各主题应用，管理相关数据规范存储，进行全面数据改造。通过数据中心提供高质量数据，支撑智慧校园的业务开展。
五个统一
·统一管理
数据源，元数据统一管理，贯穿数据全生命周期，实现数据全链路追溯管控，全面掌控高校数据信息，了解数据来龙去脉。
·统一标准
从全校维度进行统一数据标准定义及管理，提高数据有效性及可读性，解决多种数据源标准不统一、数据分散、共享困难、数据质量差等问题。
·统一稽核
提供数据质量状况稽查服务能力。支持跨部门、跨系统的数据质量问题集中监控和管理，支持数据的质量检核、质量问题发现和分析，监控数据质量改进过程。帮助高校持续改善和提高数据质量，提升产出数据的价值。
·统一流程
基于数据责权定义、规范流程、绩效考核等多维度保障数据问题改进。治理流程，数据审核流程自定义可视化设置，注重问题的分析、解决、跟踪、持续优化、知识积累，形成数据质量持续提升的闭环。
·统一服务
统一服务有两层含义，一方面通过数据共享平台，提供统一的数据互联服务，支撑各业务应用；另一方面通过专业实施团队规划数据建设，并按需解决数据问题，为高校建设智慧校园保驾护航。
高等教育信息化建设历程中，不同的主体面临不同的情况和苦难，需持续参考和借鉴已有的成功经验和最 佳实践，结合自身的实际情况，探索出符合各自校情特色的“智慧高校”发展之路。
